基于深度学习的水下扭曲图像重建方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010375370.9

申请日：

2020-05-07

公开(公告)号：

CN111696049A

公开(公告)日：

2020-09-22

发明(设计)人：

何波李腾跃杨茜茜荣生辉赵文凤严天宏

申请人：

申请人地址：

266000 山东省青岛市崂山区松岭路238号

IPC主分类号：

G06T500

IPC分类号：

G06T550 G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

青岛中天汇智知识产权代理有限公司 37241

代理人：

王丹丹;雷斐

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-10-20	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 5/00 申请日:20200507
2020-09-22	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度学习的生存曲线图像数据重建方法 [P].

陈炜 ;

付光庆 ;

曾翔 ;

苏明强 .

中国专利 :CN120032011A ,2025-05-23

[2]

基于深度学习的肺部CT图像重建方法 [P].

康帅 ;

陈飞蛟 ;

李昕帝 ;

张东霞 ;

任娟 .

中国专利 :CN117496044A ,2024-02-02

[3]

基于深度学习的黑土CT图像的重建方法 [P].

韩巧玲 ;

刘炜航 ;

赵玥 .

中国专利 :CN120894452A ,2025-11-04

[4]

一种基于深度学习的多通道磁共振图像重建方法 [P].

屈小波 .

中国专利 :CN110378980B ,2019-10-25

[5]

一种基于深度学习的微波乳腺图像重建方法 [P].

张朝霞 ;

鲁雅 ;

海泽瑞 ;

王倩 ;

王锟锟 ;

周晓玲 .

中国专利 :CN113538693A ,2021-10-22

[6]

基于深度学习的层析γ扫描图像重建方法 [P].

石睿 ;

王昌铭 ;

庹先国 ;

郑洪龙 ;

杨广 ;

王洲 ;

刘一瑭 .

中国专利 :CN115731315B ,2025-07-04

[7]

一种基于深度学习的图像重建方法 [P].

池前程 ;

李鑫 .

中国专利 :CN110211059A ,2019-09-06

[8]

基于深度学习的心脏图像重建方法及系统 [P].

黄建龙 ;

徐斐然 ;

廖志芳 ;

丁雨寒 .

中国专利 :CN114565711A ,2022-05-31

[9]

基于深度学习的心脏图像重建方法及系统 [P].

黄建龙 ;

徐斐然 ;

廖志芳 ;

丁雨寒 .

中国专利 :CN114565711B ,2025-06-27

[10]

基于CSA模块及深度学习模型的高清CT图像重建方法 [P].

张逸凌 ;

刘星宇 .

中国专利 :CN116228903B ,2024-02-09

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